Shaip je nyní součástí ekosystému Ubiquity: Stejný tým – nyní s rozšířenými zdroji pro podporu zákazníků ve velkém měřítku.
|
Anotace dat pro AI ve zdravotnictví
Odemkněte komplexní informace v nestrukturovaných datech s extrakcí a rozpoznáním entit
Zdravotní průmysl se silně spoléhá na přesné anotace dat pro podporu aplikací umělé inteligence a strojového učení, což je hnací silou pokroku v diagnostice a léčbě.
80 % dat ve zdravotnictví je nestrukturovaných, takže jsou nepřístupná. Přístup k datům vyžaduje značný manuální zásah, což omezuje množství použitelných dat. Pochopení textu v lékařské oblasti vyžaduje hluboké pochopení jeho terminologie, aby se odhalil jeho potenciál. Shaip vám poskytuje odborné znalosti pro anotaci dat ve zdravotnictví za účelem zlepšení enginů umělé inteligence ve velkém měřítku. Anotace lékařských dat hraje klíčovou roli v umožnění pokročilých řešení ve zdravotnictví a podpoře rozvoje technologií umělé inteligence ve zdravotnictví.
Dosáhne se celosvětové instalované základny skladovací kapacity 11.7 zettabytů in 2023.
80% dat na celém světě je nestrukturovaná, takže je zastaralá a nepoužitelná.
Nabízíme služby anotace lékařských dat, včetně anotací lékařských textů pro použití v algoritmech strojového učení, které pomáhají organizacím extrahovat kritické informace z nestrukturovaných lékařských dat, tj. lékařských poznámek, souhrnů o přijetí/propuštění z elektronického zdravotního záznamu, patologických zpráv atd., které pomáhají strojům identifikovat klinické entity přítomné v daném textu nebo obrázku. Naši certifikovaní odborníci v dané oblasti vám mohou pomoci s poskytováním poznatků specifických pro danou oblast – tj. symptomů, onemocnění, alergií a léků – a s cílem zvýšit poznatky pro péči.
Nabízíme také proprietární rozhraní Medical NER API (předtrénované modely NLP), které mohou automaticky identifikovat a klasifikovat pojmenované entity prezentované v textovém dokumentu. Lékařská NER API využívají proprietární znalostní graf s více než 20 miliony vztahů a více než 1.7 milionu klinických konceptů.
Od licencování dat a jejich shromažďování až po anotaci dat, Shaip vám pomůže.
Anotace a příprava lékařských snímků, videí a textů, včetně radiografie, ultrazvuku, mamografie, CT skenů, MRI a fotonové emisní tomografie
Farmaceutické a další případy použití pro zpracování přirozeného jazyka (NLP) ve zdravotnictví, včetně kategorizace lékařských textů, identifikace pojmenovaných entit, analýzy textu a trénování algoritmů strojového učení pro diagnostiku a detekci anomálií v lékařských textech.
Naše služby lékařských anotací posilují přesnost umělé inteligence ve zdravotnictví. Pečlivě označujeme lékařské snímky, texty a zvukové záznamy a využíváme naše odborné znalosti k trénování modelů umělé inteligence. Náš tým odborníků, včetně lékařských expertů a zdravotnických pracovníků, dohlíží na proces anotace a ověřuje jej, aby byla zajištěna klinická přesnost a soulad s předpisy. Tyto modely zlepšují diagnostiku, plánování léčby a péči o pacienty. Zajišťují vysoce kvalitní a spolehlivá data pro pokročilé aplikace lékařských technologií. Chápeme značné úsilí, které je nutné vynaložit na splnění přísných standardů kvality a shody s předpisy v oblasti anotací lékařských dat. Důvěřujte nám, že zlepšíme lékařskou způsobilost vaší umělé inteligence.
Vylepšete lékařskou umělou inteligenci anotací vizuálních dat z rentgenových snímků, CT vyšetření a magnetické rezonance. Anotace lékařských snímků a zobrazovacích anotací jsou specializované procesy, které zahrnují odborně řízené označování složitých lékařských snímků za účelem vytváření vysoce kvalitních datových sad pro systémy umělé inteligence ve zdravotnictví.
Mezi klíčové úkoly anotace patří klasifikace obrazů (přiřazování popisků k obrazům), detekce objektů (identifikace a lokalizace objektů, jako jsou nádory), segmentace obrazu (rozdělení obrazů na smysluplné segmenty) a použití segmentačních masek a ohraničovacího rámečku pro přesnou a podrobnou anotaci lékařských obrazů.
Zdokonalte učení umělé inteligence pomocí klasifikací a segmentací v lékařských záběrech. Vylepšete svou chirurgickou umělou inteligenci a monitorování pacientů pro lepší poskytování zdravotní péče a diagnostiku. Anotovaná lékařská videa jsou nezbytná pro klinické aplikace a podporují reálné využití v péči o pacienty.
Zjednodušte vývoj lékařské umělé inteligence pomocí odborně anotovaných textových dat, připravených zkušenými lékařskými anotátory a anotátory dat. Rychle analyzujte a obohacujte obrovské objemy textu, od ručně psaných poznámek až po pojišťovací zprávy. Zajistěte si přesné a praktické poznatky pro pokrok ve zdravotnictví.
Zjednodušte lékařskou dokumentaci jejím převedením do univerzálních kódů pomocí lékařského kódování s využitím dat shromážděných z různých zdravotnických center. Zajistěte přesnost, zvyšte efektivitu fakturace a podpořte bezproblémové poskytování zdravotních služeb s pomocí špičkové umělé inteligence při kódování lékařských záznamů.
Využijte odborné znalosti NLP k přesné anotaci a označování lékařských zvukových dat, a to zapojením zdravotnických pracovníků do procesu anotace. Vytvářejte hlasově asistované systémy pro bezproblémový klinický provoz a integrujte umělou inteligenci do různých hlasem aktivovaných zdravotnických produktů. Zvyšte diagnostickou přesnost pomocí odborné kurace zvukových dat.
V anotaci lékařských dat proces označování často využívá specializované anotační nástroje, včetně prohlížečů DICOM pro základní úkoly anotace obrázků. Zatímco prohlížeče DICOM běžně používají radiologové pro rutinní práci, pokročilé anotační nástroje jsou nezbytné pro přesné a efektivní označování, zejména při přípravě dat pro aplikace strojového a hlubokého učení. Proces anotace se obecně liší podle požadavků klienta, ale zahrnuje především:
Fáze 1: Odbornost v technické oblasti (pochopte rozsah a pokyny pro anotace)
Fáze 2: Školení vhodných zdrojů pro projekt
Fáze 3: Cyklus zpětné vazby a kontrola kvality anotovaných dokumentů
Pokročilé algoritmy umělé inteligence a strojového učení transformují zdravotnictví využíváním různých lékařských procesů. Anotovaná data hrají klíčovou roli v lékařských aplikacích a podporují zdravotnické organizace při vývoji a trénování přesných modelů umělé inteligence ve zdravotnictví pro diagnostiku, identifikaci nemocí a detekci anomálií. Tyto špičkové technologie umožňují automatizaci zdravotní péče, což vede ke zvýšení efektivity, přesnosti a péče o pacienty. Abychom lépe pochopili jejich potenciální dopad, prozkoumejme následující případy použití:
Naše služba anotací radiologických snímků zdokonaluje diagnostiku s využitím umělé inteligence a zahrnuje další vrstvu odborných znalostí. Každý rentgenový, magnetický a CT snímek je pečlivě označen a zkontrolován odborníkem v dané oblasti. Tyto anotované snímky slouží jako trénovací data pro trénování modelů strojového učení a modelů ML pro radiologickou diagnostiku. Tento dodatečný krok při trénování a kontrole odhaluje abnormality a onemocnění.
Naše anotace snímků zaměřená na kardiologii zpřesňuje diagnostiku AI. Přivádíme kardiologické odborníky, kteří označují složité obrázky související se srdcem a trénují naše modely umělé inteligence. Než odešleme data klientům, tito specialisté zkontrolují každý snímek, aby zajistili špičkovou přesnost. Tento proces umožňuje AI přesněji detekovat srdeční stavy.
Naše služba anotace obrázků v zubním lékařství označuje zubní snímky se zaměřením na identifikaci různých zdravotních stavů, aby vylepšila diagnostické nástroje umělé inteligence. Přesnou identifikací zubního kazu, problémů s rovnáním zubů a dalších zubních onemocnění naše malé a střední podniky umožňují umělé inteligenci zlepšit výsledky léčby pacientů a podpořit zubní lékaře v přesném plánování léčby a včasné detekci.
Ve zdravotnické dokumentaci je k dispozici velké množství lékařských dat a znalostí především v nestrukturovaném formátu. Anotace lékařské entity nám umožňuje převádět nestrukturovaná data do strukturovaného formátu.
2.1 Atributy medicíny
Léky a jejich atributy jsou dokumentovány téměř v každém lékařském záznamu, který je důležitou součástí klinické domény. Můžeme identifikovat a anotovat různé atributy léků podle pokynů.
2.2 Atributy laboratorních dat
Laboratorní data jsou většinou doprovázena jejich atributy v lékařském záznamu. Můžeme identifikovat a anotovat různé atributy laboratorních dat podle pokynů.
2.3 Atributy měření těla
Měření těla je většinou doprovázeno jejich atributy v lékařském záznamu. Většinou se skládá z vitálních funkcí. Můžeme identifikovat a komentovat různé atributy měření těla.
Spolu s generickou lékařskou anotací NER můžeme také pracovat na anotacích specifických pro doménu, jako je onkologie, radiologie atd. Zde jsou entity NER specifické pro onkologii, které lze anotovat – problém s rakovinou, histologie, stadium rakoviny, stadium TNM, stupeň rakoviny, dimenze, klinický stav, test nádorových markerů, medicína rakoviny, chirurgie zkoumané rakoviny, radiační kód, tělesný kód, gen
Spolu s identifikací a anotací hlavních klinických jednotek a vztahů můžeme také anotovat nežádoucí účinky určitých léků nebo postupů. Rozsah je následující: Označování nežádoucích účinků a jejich původců. Přiřazení vztahu mezi nepříznivým účinkem a příčinou účinku.
Po identifikaci a anotaci klinických entit také přiřadíme relevantní vztah mezi entitami. Mezi dvěma nebo více koncepty mohou existovat vztahy.
Spolu s identifikací klinických entit a vztahů můžeme klinickým entitám přiřadit také Stav, Negaci a Předmět.
Anotace časových entit z lékařského záznamu pomáhá při vytváření časové osy cesty pacienta. Poskytuje odkaz a kontext k datu spojenému s konkrétní událostí. Zde jsou entity data – datum diagnózy, datum procedury, datum zahájení medikace, datum ukončení medikace, datum zahájení radiace, datum ukončení radiace, datum přijetí, datum propuštění, datum konzultace, datum poznámky, začátek.
Týká se procesu systematického organizování, označování a kategorizace různých částí nebo částí dokumentů, obrázků nebo dat souvisejících se zdravotní péčí, tj. anotace příslušných částí dokumentu a klasifikace částí do příslušných typů. To pomáhá při vytváření strukturovaných a snadno dostupných informací, které lze použít pro různé účely, jako je podpora klinického rozhodování, lékařský výzkum a analýza dat o zdravotní péči.
Anotace kódů MKN-10-CM a CPT podle pokynů. U každého označeného lékařského kódu budou spolu s kódem také anotovány důkazy (úryvky textu), které dokládají rozhodnutí o označení.
Anotace kódů RXNORM podle pokynů. U každého označeného lékařského kódu budou spolu s kódem uvedeny také důkazy (úryvky textu), které dokládají rozhodnutí o označení.
Anotace kódů SNOMED podle pokynů. U každého označeného lékařského kódu budou spolu s kódem také anotovány důkazy (úryvky textu), které dokládají rozhodnutí o označení.
Anotace kódů UMLS podle pokynů. U každého označeného lékařského kódu budou spolu s kódem uvedeny také důkazy (úryvky textu), které dokládají rozhodnutí o označení.
Naše služba anotací snímků se specializuje na CT skeny pro přesné označení pro trénink AI s velkým zaměřením na detailní anatomické struktury. Odborníci na jednotlivé předměty nejen kontrolují, ale také trénují na každém snímku pro špičkovou přesnost. Tento pečlivý proces pomáhá při vývoji diagnostických nástrojů.
Naše služba anotací snímků MRI dolaďuje diagnostiku umělé inteligence. Naši odborníci na předmět školí a kontrolují každý sken pro maximální přesnost před dodáním. Skenování magnetickou rezonancí označujeme přesně, abychom zlepšili trénink modelu AI. Tento proces jim pomáhá určit anomálie a struktury. Zvyšte přesnost lékařských hodnocení a plánů léčby pomocí našich služeb.
Anotace rentgenového snímku zpřesňuje diagnostiku AI. Naši odborníci pečlivě označují každý snímek tím, že přesně označují zlomeniny a abnormality. Před doručením klientovi také školí a kontrolují tyto štítky na nejvyšší přesnost. Důvěřujte nám, že vylepšíme vaši AI a získáte lepší lékařskou zobrazovací analýzu.
Klinické pojištění Anotace
Proces předchozího schvalování je klíčem k propojení poskytovatelů zdravotní péče, plátců a zajištění toho, aby léčba dodržovala pokyny. Anotace lékařských záznamů pomohla optimalizovat tento proces. Přiřazuje dokumenty k otázkám a zároveň dodržuje standardy a zlepšuje pracovní postupy klientů.
Problém: Vzhledem k citlivosti zdravotnických dat musela být anotace 6,000 XNUMX lékařských případů provedena přesně v přísném časovém rámci. Pro zajištění kvalitních anotací a dodržování předpisů, což je obzvláště důležité pro klinickou diagnostiku, aby byla zachována integrita datových souborů a splněny regulační požadavky, bylo nutné přísně dodržovat aktualizované klinické směrnice a předpisy o ochraně osobních údajů, jako je HIPAA.
Řešení: Anotovali jsme více než 6,000 XNUMX lékařských případů a porovnali lékařské dokumenty s klinickými dotazníky. To vyžadovalo pečlivé propojení důkazů s odpověďmi při dodržení klinických pokynů. Klíčovými výzvami byly krátké termíny pro velký soubor dat a řešení neustále se vyvíjejících klinických standardů.
Specializované a vyškolené týmy:
Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:
Patentovaná platforma nabízí výhody:
Odhaduje se, že datoví vědci stráví více než 80 % svého času přípravou dat. Díky outsourcingu se váš tým může soustředit na vývoj robustních algoritmů, přičemž únavnou část shromažďování datových sad pro rozpoznání jmenovaných entit přenecháte nám.
Průměrný model ML by vyžadoval shromažďování a označování velkých kusů pojmenovaných datových sad, což vyžaduje, aby společnosti čerpaly zdroje z jiných týmů. S partnery, jako jsme my, nabízíme experty na domény, které lze snadno škálovat, jak vaše firma roste.
Specializovaní doménoví experti, kteří komentují den a den, budou-každý den-dělat vynikající práci ve srovnání s týmem, který potřebuje přizpůsobit úkoly anotací ve svých nabitých plánech. Není třeba říkat, že to má za následek lepší výstup.
Náš osvědčený proces zajištění kvality dat, ověřování technologií a několik fází kontroly kvality nám pomáhají poskytovat nejlepší kvalitu ve své třídě, která často předčí očekávání.
Jsme certifikováni pro dodržování nejvyšších standardů zabezpečení dat s ochranou soukromí při práci s našimi klienty na zajištění důvěrnosti
Jako odborníci na kurátorství, školení a řízení týmů kvalifikovaných pracovníků můžeme zajistit, aby projekty byly dodány v rámci rozpočtu.
Vysoká dostupnost a včasnost dat, služeb a řešení v síti.
Díky fondu zdrojů na pevnině i na moři můžeme podle potřeby budovat a škálovat týmy pro různé případy použití.
Díky kombinaci globální pracovní síly, robustní platformy a provozních procesů navržených 6 černými pásy sigma pomáhá Shaip zahájit ty nejnáročnější iniciativy AI.
Named Entity Recognition (NER) vám pomůže vyvinout špičkové modely strojového učení a NLP. Naučte se případy použití, příklady a mnohem více NER v tomto superinformativním příspěvku.
Kvalitní tréninková zdravotnická datová sada zlepšuje výsledky lékařského modelu založeného na umělé inteligenci. Jak ale vybrat správného poskytovatele služeb označování zdravotních údajů?
Vzhledem k tomu, že data jsou základem pro zdravotní péči, musíme porozumět její roli, realizacím v reálném světě a výzvám. Čtěte dál a dozvíte se…
Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.
Kontaktujte nás a zjistěte, jak můžeme shromažďovat a komentovat datovou sadu pro vaše jedinečné řešení AI/ML
Anotace lékařských dat je proces označování lékařského textu, obrázků, zvuku a videa za účelem trénování modelů umělé inteligence. Je klíčová pro vývoj přesných systémů umělé inteligence, které zlepšují diagnostiku, plánování léčby a péči o pacienty.
Poskytováním označených datových sad se modely umělé inteligence mohou naučit rozpoznávat vzory ve složitých lékařských datech, jako je identifikace onemocnění na rentgenových snímcích nebo extrakce klíčových informací z klinických poznámek. To zlepšuje přesnost a spolehlivost aplikací umělé inteligence ve zdravotnictví.
Anotace lékařských dat zahrnuje označování klinických poznámek, elektronických zdravotních záznamů (EHR), rentgenových snímků, magnetických rezonancí, CT vyšetření, patologických zpráv a zvukových dat, jako jsou například lékařské diktáty.
Anotovaný lékařský text umožňuje modelům zpracování přirozeného jazyka (NLP) extrahovat a interpretovat klinické informace, jako jsou příznaky, nemoci nebo léky, z nestrukturovaných dat, jako jsou lékařské poznámky nebo propouštěcí souhrny.
Anotace lékařských dat vyžaduje zpracování nestrukturovaných a složitých informací, zajištění klinické přesnosti a dodržování předpisů na ochranu soukromí, jako je HIPAA. Vyžaduje také odborné znalosti lékařské terminologie a znalosti oboru.
Poskytovatelé anotací dodržují přísné protokoly zabezpečení dat, jako je dodržování zákona HIPAA, a používají anotovaná data k zachování soukromí pacientů při anotaci citlivých lékařských informací.
Anotované datové sady učí modely umělé inteligence rozpoznávat markery onemocnění v lékařských snímcích nebo textu. Umělá inteligence například dokáže identifikovat stádia rakoviny v onkologii nebo detekovat srdeční onemocnění v kardiologii, čímž zlepšuje včasnou diagnostiku a výsledky léčby.
Pokročilé nástroje pro anotaci a specializovaný software, jako jsou prohlížeče DICOM pro lékařské zobrazování, se používají spolu s lidskými znalostmi k zajištění vysoké přesnosti při označování lékařských dat.
Společnost Shaip kombinuje odborníky z dané oblasti, pokročilé nástroje pro anotaci a robustní proces zajištění kvality, aby poskytovala přesné a škálovatelné anotace lékařských dat přizpůsobené potřebám klientů. Specializují se na radiologii, onkologii, kardiologii a další oblasti zdravotní péče.
Cena závisí na typu, objemu a složitosti dat, stejně jako na požadované úrovni odborných znalostí. Shaip poskytuje individuální ceny na základě specifických požadavků projektu.
